업데이트 내용

ModernDive 1.1.0.9000

  • 제2장 데이터 시각화: 독자들에게 혼란을 주었던 %>% 연산자에 대한 약식 소개(제3장 데이터 전처리에서 다룸)를 제거했습니다. 대신 이제 moderndive 버전 0.5.3의 미리 준비된 alaska_flights 및 early_january_weather 데이터 프레임을 사용합니다.
  • 제6장 다중 회귀: @kmkinnaird 의 제안에 따라 “6.3.1 시각화를 이용한 모델 선택”을 다음과 같이 나누었습니다.
    • “6.3.1 시각화를 이용한 모델 선택”
    • “6.3.2 R-제곱을 이용한 모델 선택” 추가
  • 제7장 표집(Sampling): @kmkinnaird 의 제안에 따라 다음과 같이 개편했습니다.
    • “7.3.1 용어 및 표기법”: 정의를 주제별로 묶고 표집 실습과 다시 연결했습니다.
    • “7.3.2 통계적 정의”
    • “7.5.2 중심 극한 정리”를 별도 섹션으로 이동하여 사후 고려 사항이 아닌 보다 두드러지게 만들었습니다.
    • 새로운 “7.6.2 이론 기반 표준 오차”를 생성했습니다. 이는 “8.7.2 이론 기반 신뢰 구간”을 두 부분으로 나누어 앞부분을 제7장 표집으로 이동시킨 것입니다. 이로써 4개의 모든 통계적 추론 장(제7~11장)이 마지막에 각각의 “이론 기반 X” 하위 섹션을 갖게 되어 시뮬레이션 기반 방법과 전통적 방법 간의 차이를 좁힐 수 있게 되었습니다.

ModernDive 1.1.0

  • 오타 수정 및 명확한 문구 조정
  • @mariumtapal 의 큰 도움으로 미래의 bookdown 사용자들이 이해하기 쉽도록 모든 R Markdown 코드를 정리하고 개편했습니다. 단, 인쇄본 독자들이 보는 모든 코드는 그대로 유지되었습니다.
  • 부록 C (온라인 전용):
    • “Reach for the Stars”에서 “Tips and Tricks”(팁과 요령)로 이름을 변경했습니다.
    • @smetzer180 이 주로 작성한, 우리가 경험한 가장 일반적인 데이터 전처리 질문에 대한 C.1 섹션을 추가했습니다.

ModernDive 1.0.0

  • 버전 1.0.0은 우리의 CRC Press 인쇄본에 해당합니다.
  • 헥스 스티커와의 일관성을 위해 책 제목의 단어를 “moderndive”에서 “ModernDive”로 변경했습니다.
  • Kelly S. McConville의 서문을 추가했습니다. 감사합니다, @mcconvil !
  • 책 전체의 다양한 오타를 수정하고 언어를 일관되게 만들었습니다. 예를 들어, “datasets”나 “data-sets” 대신 “data sets”를 사용했습니다.
  • 이 tidyverse 기사를 따라 tidyr의 gather() 및 spread()를 pivot_long() 및 pivot_wide()로 전환했습니다.
  • ggplot2에 사용자 정의 geom 확장인 geom_parallel_slopes()를 추가했습니다.

ModernDive 0.6.1

  • 장 번호를 변경했습니다. “제1장 서론”이 이제 “서문”이 되었으며, 이에 따라 모든 장 번호가 하나씩 줄어들었습니다.
  • 정규 분포(표집 장)와 로그 변환(데이터 스토리 텔링 장)에 대한 논의를 부록 A “통계적 배경”으로 이동했습니다.
  • 책에 사용된 이미지를 업데이트했습니다.
  • 오타 수정을 위해 책 전체를 스캔했습니다.
  • CRC Press 인쇄 버전을 위해 많은 이미지의 그레이스케일 버전을 제작했습니다.

ModernDive 0.6.0

CRC Press의 인쇄본에 해당하는 v1.0.0까지 화장품 같은 몇 가지 편집만 남았습니다!

추론 장의 첫 번째 패스 완료

“깔끔하고 투명한” 통계적 추론을 위한 infer 패키지를 사용하여 제9-11장의 주요 재구성 및 정리를 완료했습니다.

  • 제9장: 부트스트래핑 및 신뢰 구간
    • 은행에서 50페니를 표집하고 이 표본에서 다시 재표집하는 촉각적 실습.
    • 다음 섹션 추가:
      1. “신뢰 구간 해석”, 특히 신뢰 구간 너비의 결정 요인.
      2. p-hat의 표준 오차 공식을 사용하는 “이론 기반 신뢰 구간”, 이를 통해 시뮬레이션과 이론 기반 방법 간의 간극을 메웠습니다.
  • 제10장: 가설 검정
    • 은행 승진에서의 성차별에 관한 promotions 예제 추가. 데이터 소스: openintro::gender.discrimination
    • t-검정을 사용하는 “이론 기반 가설 검정” 섹션 추가, 이를 통해 시뮬레이션과 이론 기반 방법 간의 간극을 메웠습니다.
  • 제11장: 회귀 추론
    • 추론을 위한 LINE 조건에 대한 논의. 특히 초보자가 직접 잔차 분석을 할 수 있도록 broom::augment()에 대한 래퍼 함수인 moderndive::get_regression_points()를 사용했습니다.

기타 변경 사항

  • 제7장: 다중 회귀
    • 모델 선택에 관한 섹션 7.3.1 추가: “상호작용” 모델과 “평행 기울기” 모델 사이의 선택
  • 제8장: 표집
    • 정규 분포에 대한 더 심도 있는 논의가 포함된 섹션 8.5.3 추가
  • 제12장: “데이터로 이야기하기(Tell your story with data)”로 이름 변경

ModernDive 0.5.0

주요 내용

  • “데이터 전처리” 장이 이제 “Tidy 데이터” 장 뒤에 옵니다.
  • geom_histogram(), geom_boxplot(), 그리고 “tidy” 데이터에 대한 설명과 예제를 개선했습니다.
  • 잔차 분석을 회귀 제6장 및 7장에서 제11장 회귀 추론으로 이동했습니다.
  • 표집에 관한 제8장을 재구성했습니다.
  • 모든 학습 체크 해설이 부록 D에 포함되었습니다.
  • PDF 빌드가 다시 추가되었습니다 (아직 작업 중).

모든 내용 변경 사항

  • 제목 변경
    • 기존: “Statistical Inference via Data Science in R”
    • 변경: “Statistical Inference via Data Science: A moderndive into R and the tidyverse”
  • 제2장 - 시작하기
    • @andrewheiss 가 작성한 하위 섹션 2.2.3 “오류, 경고 및 메시지” 추가
  • 제3장 - 데이터 시각화:
    • 더 간단한 입문용 geom_histogram() 및 geom_boxplot() 예제 추가
    • 이 장에 포함된 데이터 전처리 미리보기 양, 특히 join을 줄이기 시작했습니다.
    • 결론 섹션 정리
    • 치트시트 추가
  • “제4장 Tidy 데이터”와 “제5장 데이터 전처리”의 순서 변경: 이제 데이터 전처리가 먼저 나옵니다.
  • 제4장 - 데이터 전처리:
    • 치트시트 추가
  • 제5장 - “가져오기 및 tidy 데이터”로 이름 변경
    • 섹션 순서 재조정: 가져오기 후 titdying
    • “non-tidy 벽을 만나는” fivethirtyeight::drinks 예제 추가 후 tidyr::gather() 사용
    • 과테말라 민주주의 점수를 사례 연구로 만들었습니다.
    • tidyverse 패키지가 무엇인지에 대한 논의를 추가했습니다.
    • 정규형에 대한 논의를 제4장: 데이터 전처리 - 조인으로 이동했습니다.
    • 식별 변수와 측정 변수에 대한 논의를 제2장: 데이터 시작하기로 이동했습니다.
  • 제6장 - 기본 회귀:
    • 잔차 분석을 제11장으로 이동
  • 제7장 - 다중 회귀:
    • 잔차 분석을 제11장으로 이동
  • 제8장 - 표집: 설명 및 박람회의 주요 리팩토링; 아래 참조
  • 제11장 - 회귀 추론:
    • 제6장 및 7장의 잔차 분석을 여기로 이동
  • 모든 학습 체크 해설을 부록 D로 이동

제8장 표집 개편

이전 장 구조:

  1. 표집 소개
    1. 표집 관련 개념
    2. 표집을 통한 추론
  2. 촉각적 표집 시뮬레이션
    1. 삽을 한 번 사용하기
    2. 삽을 33번 사용하기
  3. 가상 표집 시뮬레이션
    1. 삽을 한 번 사용하기
    2. 삽을 33번 사용하기
    3. 삽을 1000번 사용하기
    4. 다른 삽 사용하기
  4. 실제 표집: 여론 조사
  5. 결론
    1. 중심 극한 정리
    2. 앞으로의 계획
    3. R 코드 스크립트

새로운 장 구조:

  1. 활동: 그릇에서 표집하기
    1. 질문: 이 그릇의 빨간색 비율은 얼마인가?
    2. 삽을 한 번 사용하기
    3. 삽을 33번 사용하기
  2. 컴퓨터 시뮬레이션:
    1. 시뮬레이션이란 무엇인가? 방금 손으로 “촉각적” 시뮬레이션을 했으니, 이제 컴퓨터를 사용해 봅시다.
    2. 삽을 한 번 사용하기
    3. 삽을 33번 사용하기
    4. 삽을 1000번 사용하기
    5. 다른 삽 사용하기
  3. 목표: 표집 변동에 따른 변동 연구
    1. 이미 알고 계실 것입니다: 표본 크기가 클수록 “더 나은” 추측이 가능합니다.
    2. 삽 비교: 표본 크기의 역할
  4. 프레임워크: 표집
    1. 표집 용어(모집단, 표본, 점 추정치 등)
    2. 통계적 개념: 표집 분포 및 표준 오차
    3. 컴퓨터의 난수 생성기
  5. 해석:
    1. 차이의 시각적 표시
  6. 사례 연구: 오바마 여론 조사
  7. 큰 그림:
    1. 추론 시나리오 표: 그릇과 오바마 여론 조사 추가 (둘 다 p)
    2. 이것이 왜 작동하는가? 이론적 결과: CLT
    3. 공식이 있습니다: 분모에 sqrt(n)이 있는 표준 오차 공식
    4. 부록: 정규 분포 논의

ModernDive 0.4.0

주요 내용

  1. infer 패키지가 본격적으로 준비되었습니다! 따라서 신뢰 구간과 가설 검정에 관한 제9장과 10장에 이 패키지를 통합하는 첫 단계를 밟았습니다!
  2. “데이터를 이용한 사고”에 관한 제12장에는 이제 Kaggle.com의 시애틀 주택 가격 데이터셋을 사용한 사례 연구가 포함됩니다. 알버트 Y. 킴의 새로운 “Modeling with Data in the Tidyverse” DataCamp 과정의 제3장과 4장은 이 분석을 기반으로 합니다!
  3. DataCamp 이야기가 나와서 말인데, 책의 다양한 장과 직접적으로 일치하는 다양한 DataCamp 과정을 독자들에게 안내합니다!
  4. 표집에 관한 제8장을 상당히 정리했습니다! 특히, 표집 그릇 촉각 및 가상 시뮬레이션과 연결하기 위해 2013년 오바마 지지율 여론 조사 사례를 추가하고, 궁극적으로 우리가 표집을 통한 통계적 추론을 수행하고 있음을 매우 명확히 했습니다.

모든 내용 변경 사항

  • 서론: 각 장에 해당하는 다양한 DataCamp 과정에 대한 섹션을 추가했습니다. 또한, 각 장의 시작 부분에 관련 DataCamp 과정 링크가 포함되어 있습니다.
  • 제3장 - 데이터 시각화:
    • 단순화된 geom_jitter() 예제 추가
    • geom_boxplots에서 수염(whiskers)과 이상치(outliers)가 생성되는 방식에 대한 추가 설명
    • 이름이 있는 5가지 그래프에 대한 요약표 추가
  • 제4장 - Tidy 데이터:
    • RStudio를 통해 Excel 데이터를 가져오는 섹션 추가
    • tidy vs non-tidy 예제 추가: fivethirtyeight::drinks
  • 제5장 - 데이터 전처리:
  • 제6장 - 기본 회귀:
    • 회귀에서 범주형 변수를 사용할 때 표시기/더미 변수(indicator/dummy variables)에 대한 설명을 명확히 했습니다.
    • “상관관계가 반드시 인과관계는 아니다” 하위 섹션을 “신발을 신고 자는 것이 두통을 유발하는가?” 예제와 인과 지도를 포함하여 확장했습니다.
    • moderndive::get_regression_table() 함수를 도입할 때 “래퍼 함수(wrapper function)”의 개념을 소개했습니다.
    • 빠른 수치 요약을 위해 모든 base::summary()를 skimr::skim()으로 대체했습니다.
  • 제7장 - 다중 회귀:
    • 모든 “다른 모든 조건이 동일하다면(everything else being equal)”이라는 해석 문구를 “모델의 다른 모든 변수를 고려할 때/통제할 때”로 변경했습니다.
  • 제8장 - 표집:
    • 표집 용어와 정의를 상당히 정리했으며, 우리가 추론을 위해 표집하고 있음을 더 명확히 했습니다.
    • 섹션 및 하위 섹션 구조를 훨씬 깔끔하게 정리했습니다:
      1. 촉각적 표집 시뮬레이션
      2. 가상 표집 시뮬레이션
      3. 실제 표집: 2013년 오바마 지지율 여론 조사 예제를 도입하고 모든 것을 표집 그릇과 연결했습니다.
  • 주요 개편: 제9장 - 신뢰 구간
    • infer 패키지가 본격적으로 준비됨에 따라, 책에 통합하는 첫 단계를 밟았습니다.
  • 주요 개편: 제10장 - 가설 검정
  • 제11장 - 회귀 추론
    • infer 패키지를 사용한 단순 선형 회귀 예제 추가
  • 주요 개편: 제12장 - 데이터로 생각하기
    • Kaggle의 시애틀 주택 가격 데이터셋 사례 연구를 추가했으며, 이는 이제 moderndive 패키지의 house_prices 데이터 프레임에서 사용할 수 있습니다.
      1. 새로운 “Modeling with Data in the Tidyverse” DataCamp 과정의 제3장과 4장은 이 분석을 기반으로 합니다.
      2. log10 변환의 중요성에 대한 논의를 포함합니다.
      3. 예측을 위한 모델링/회귀를 소개합니다: 주택 가격 예측
    • fivethirtyeight 데이터를 사용하여 “효과적인 데이터 스토리텔링”의 개요를 잡고 미국 출생 데이터를 사용한 작은 사례를 하나 추가했습니다.
    • 장의 시작 부분에서 서론의 ModernDive 플로우차트 논의를 다시 방문하여 마무리 짓습니다.

기타 변경 사항

  • CRAN의 moderndive 패키지를 0.2.0으로 업데이트했습니다. NEWS.md 참조

ModernDive 0.3.0

내용 변경 사항

  • 섹션 1.1 상단의 플로우차트에 따라 장 순서를 재구성했습니다.
  • 제2장 - 시작하기: install.packages() 및 library()에 대한 비유(휴대폰에 앱을 다운로드하는 것과 유사함)를 포함하여 R 패키지에 대한 설명을 더 추가했습니다.
  • 책에 “데이터 모델링” 부분 추가
    • 제6장 - 기본 회귀: 하나의 수치형 설명 변수, 상관관계, 하나의 범주형 설명 변수
    • 제7장 - 다중 회귀: 두 개의 수치형 설명 변수, 하나의 수치형 및 하나의 범주형, 상호작용 효과, 심슨의 역설
    • 깨끗한 회귀표 및 관측값/적합값 + 잔차 출력을 단순화하기 위해 get_regression_table() 및 get_regression_points() 래퍼 함수가 포함된 새로운 moderndive 패키지를 사용합니다.
  • 책에 “통계적 추론” 부분 추가
    • 표집 그릇을 사용한 제8장 - 표집(아직 제작 중) 추가
    • 신뢰 구간과 가설 검정에 관한 제9장과 10장은 최근 출시된 패키지인 infer: 통계적 추론을 위한 tidyverse 친화적 R 패키지를 기다리느라 아직 업데이트되지 않았습니다.
    • 제11장 - 회귀 추론(아직 제작 중)을 추가했으며, 여기서 제6장 및 7장에서 적합시킨 회귀 모델을 다시 살펴볼 것입니다.

기타 변경 사항

ModernDive 0.2.0

내용 변경 사항

  • 인지 심리학자이자 The Learning Scientists의 공동 설립자인 Yana Weinstein 교수와의 상담 피드백을 반영했습니다.
  • 장 구성 재조정/개편
    • 제1장: 서론
      • 학생들을 대상으로 한 친근한 소개가 가장 먼저 보입니다. 그 다음 강사를 위한 소개, 연결/기여 방법, 기술적인 세부 사항이 이어집니다.
      • 이전에 ModernDive를 사용했던 두 과정의 학생 프로젝트 예제 링크를 추가했습니다:
    • 제2장: 시작하기 새로운 R 사용자/코더를 위한 새 장 추가:
      • R vs RStudio 및 두 가지 모두를 설치하는 방법에 대한 논의 (지원 비디오 포함)
      • 콘솔, 데이터 유형, 벡터, 팩터, 데이터 프레임, 불리언 연산자, 함수 등을 다루는 DataCamp.com 과정 링크가 포함된 “R에서 어떻게 코딩하나요?” 섹션
      • R 패키지에 대한 철저한 논의
      • 콘솔, View(), glimpse() 등을 사용하여 nycflights13 패키지의 데이터 프레임을 분석하는 엔드 투 엔드 스타터 예제.
    • 제3장: ggplot2를 이용한 데이터 시각화가 이제 첫 번째 비입문 장입니다.
      • 그래픽 문법(Grammar of Graphics)의 입문 사례로 Menard의 “나폴레옹의 모스크바 행진”을 한스 로슬링(RIP)의 “Gapminder” 플롯으로 대체했습니다.
      • geom_bar(stat="identity")를 사용하는 대신 데이터가 미리 집계되어 있을 때 막대 그래프를 만들기 위한 geom_col()을 추가했습니다.
    • 제4장: tidyr을 이용한 Tidy 데이터가 뒤로 밀렸습니다. 와이드 포맷에서 롱/tidy 포맷으로 변환하고 CSV를 가져오는 섹션이 추가되었습니다.
    • 제5장: dplyr을 이용한 데이터 조작 전처리
    • 제6장: broom을 이용한 회귀 기반 데이터 모델링 교육적 중요성을 고려하여 책의 뒷부분에서 여기로 앞당겨졌으며, 예측 프레임워크에서 회귀를 보는 것에 대한 노트를 추가했습니다.
    • 제7-9장: 표집, 가설 검정, 신뢰 구간 현재는 거의 변경되지 않았습니다. 아래의 보류 중인 변경 사항 섹션을 참조하십시오.

기술적 변경 사항

  • 책은 이제 ModernDive.com에서 호스팅됩니다.
  • 개발 버전은 이제 이전 ModernDive 사이트 https://ismayc.github.io/moderndiver-book/에 있습니다.
  • 제1장에 모든 이전 버전의 ModernDive 디지털 사본 및 소스 코드 링크를 추가했습니다.
  • 책의 빌드/컴파일 시간을 ~20분에서 ~1분으로 단축했습니다.
  • gitbook PDF 출력을 비활성화했습니다.

다음 버전을 위한 보류 중인 변경 사항

  • 제6장: broom을 이용한 회귀 기반 데이터 모델링
    • 현재 장에 존재하는 것보다 실험 설계 및 그것이 편향/인과관계에 미치는 영향에 대해 더 잘 다룹니다.
    • 범주형 예측 변수의 수준이 3개 이상인 회귀 예제.
    • 다변량 회귀, 특히 다음 예측 변수 시나리오: 수치형 2개, 범주형 2개, 수치형 1개 + 범주형 1개
    • 상호작용 효과
  • 제7-9장: 표집, 가설 검정, 신뢰 구간은 infer: 통계적 추론을 위한 tidyverse 친화적 R 패키지의 개발을 기다리는 중이라 크게 업데이트되지 않았습니다.

ModernDive 0.1.3

  • 여기에서 언급된 게시된 사이트에서 그림 6.2의 Shiny 앱이 하얀 박스로 나타나는 문제 수정을 시도했습니다.
    • 대신 링크가 있는 스크린샷을 사용하는 것으로 복원했습니다.
  • dplyr 치트시트 및 ggplot2 치트시트 링크를 업데이트했습니다.
  • 제3장과 4장의 끝에 복습 질문으로 DataCamp 장을 추가하기 시작했습니다 (더 추가될 예정).
  • MailChimp 링크를 업데이트했습니다.
  • 제3장 학습 체크 중 일부 문구를 수정했습니다.

ModernDive 0.1.2

  • index.Rmd의 ’last updated’를 R 청크 대신 인라인으로 변환했습니다.
  • 수정 링크가 moderndive-source 저장소 대신 moderndive-book GitHub 저장소를 가리키도록 수정했습니다.
  • 제4-9장 끝에 있는 스크립트 파일로 가는 깨진 링크를 수정했습니다.
  • 독자에게 유용한 코드가 포함되지 않은 청크에 purl=FALSE를 추가했습니다.
  • 여기에서 언급된 게시된 사이트에서 그림 6.2의 Shiny 앱이 하얀 박스로 나타나는 문제 수정을 시도했습니다.

ModernDive 0.1.1

  • 장 이름에서 백틱을 제거하여 장 교차 참조가 작동하지 않던 문제를 수정했습니다.
    • bookdown 여기에 이슈 생성됨.
  • 모든 장에서 오타를 찾아 수정했습니다.
  • 제4장과 부록 B에 coggle 다이어그램을 추가했습니다.
  • 각 장의 끝에 결론 섹션을 두는 것과 동일한 형식을 따랐습니다.
  • 제7장의 히스토그램으로 \(T\) 분포 플롯을 수정했습니다.
    • cache = TRUE로 인해 값을 올바른 스케일의 1/10로 잘못 플로팅한 이상한 문제였을 수 있습니다.
    • 앞으로 계속 주시해야 할 것입니다.
    • Reach for the Stars 장 이름의 오타를 수정했습니다.

ModernDive 0.1.0

  • 빛이 있으라(Fiat Lux)!
  • 기본적인 장 구조 마련
  • II 추론 섹션(제6-9장)의 첫 번째 패스 완료
  • I 데이터 탐색 섹션(제3-5장)의 첫 번째 수정 거의 완료